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概要と使いどころ
Build a product-specific Amazon FBA prep, labeling, packing, and shipment-readiness plan. Use when a seller asks how to prepare units for FBA, choose barcode and labeling steps, plan poly-bagging, bubble wrap, sets, case packs, cartons, dangerous-goods review, supplier or prep-center instructions, or prevent receiving delays. Do not use as a substitute for current Seller Central requirements.
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Amazon sales volume estimator for sellers and product researchers. Estimate monthly sales and revenue from BSR (Best Seller Rank), ASIN, or keyword. Three modes: (A) BSR Calculator — input BSR + marketplace + price + category to get instant sales estimate, (B) ASIN Lookup — input ASIN to auto-fetch data and estimate sales, (C) Keyword Market Analysis — input keyword to analyze total market size and competition. Works on 12 Amazon marketplaces. No API key required. Use when: (1) estimating how many units a product sells per month, (2) sizing a market or niche opportunity, (3) analyzing competitor sales performance, (4) comparing sales across price points, (5) identifying top sellers vs long-tail distribution.
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Controls facial expressions in Seedance 2.0 with FACS (Facial Action Coding System) Action Unit codes — muscle-level direction (AU12 = lip-corner puller, AU6 = cheek raiser) instead of emotion labels. Use whenever the user wants precise facial acting, a forced/uncanny/mixed expression, micro-performance in a close-up, monologue or dialogue facial beats, a 'which AU code for anger/fear/disgust' answer, or to generate a FACS reference sheet for a character. Pairs with higgsfield-soul Micro-Expressions (named expressions), higgsfield-audio (dialogue + lip-sync), and higgsfield-gpt-image-2 (the reference-sheet image).
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Unit-aware computation with Pint - convert units, dimensional analysis, unit arithmetic
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Generate lightweight section/subsection transitions (NO NEW FACTS) to prevent “island” subsections; outputs a transition map that merging/writing can weave in.
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Use when module planning and source coverage are done and the run needs writer-ready per-module packs.
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Build per-H3 writer context packs (NO PROSE): merge briefs + evidence packs + anchor facts + allowed citations into a single deterministic JSONL, so drafting is less hollow and less brittle.
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Writing self-loop for surveys: run the strict section-quality gate, then rewrite only the failing `sections/*.md` files until the report is PASS.
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Execute exactly one eligible Unit in an existing research Workspace; use for stepwise or manual semantic execution when status, Attempt, Artifact, Manifest, checkpoint, and acceptance evidence must remain synchronized.
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Initialize a missing research Workspace from the repository template without overwriting existing Run state; use before Pipeline binding when the target under `workspaces/` has no valid core artifacts.
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Run a tutorial-specific quality gate and write a PASS/FAIL report for the final tutorial deliverable.
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Post-merge paper-voice gate: inspect the reader-facing draft for planner-talk and axis-label artifacts, then route fixes to the actual source.
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Deterministically merge the final fingerprinted section snapshot into `output/DRAFT.md`, preserving outline order and inserting transitions only when explicitly enabled.
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Identify survey/review papers in a retrieved set and extract taxonomy seeds into `outline/taxonomy.yml` (topics/subtopics/terminology).
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为中文毕业论文补强并核验引用：找出必须有引文支撑的句子，扩展候选文献，检查引用与论断是否匹配，并回写参考文献与正文引用。
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将中文毕业论文已有材料映射到“毕业论文角色”：把论文、模板、Overleaf 源稿、PDF、图表和实验材料按章节角色、研究问题和证据用途重新归位。
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Fill `outline/tables_index.md` from `outline/table_schema.md` + evidence packs (NO PROSE in cells; citation-backed rows).
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Use when `paper-review` needs overlap/delta positioning against provided related work.
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Define evidence-first table schemas for a survey: what each table must answer, row unit, columns, and which evidence-pack fields are required to fill it.
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同步中文毕业论文的非正文部分：摘要、附录、封面、成果、致谢、名单等，确保这些部分与正文口径一致，而不是最后临时补写。
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Build a 2+ level taxonomy (`outline/taxonomy.yml`) from a core paper set and scope constraints, with short descriptions per node.
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Use when `evidence-review` has completed extraction and needs a bounded narrative synthesis.
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Write survey prose into per-section files under `sections/` so each unit can be QA'd independently before merging.
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Map papers from the core set to each outline subsection and write `outline/mapping.tsv` with coverage tracking.
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